新建的思源楼高达200层，构成了交大新的地标。楼里面有一部可以通达所有楼层的电梯，每上一层楼需要uu秒钟，下一层楼需要dd秒，每个楼层会停ss秒。目前电梯在第N(1 \le N \le 200)N(1≤N≤200)层的地面上。若某个楼层没有上下需求，则电梯运行中会跳过该楼层。电梯沿某个方向运行到该方向最后一个需要上下人的楼层后，若下方或上方没有请求但另一方方向有用梯需求，则转向运行。若电梯不需要上下运行，则会忽略该请求。 现有若干个楼层需要上下人，则满足这些请求最少需要耗费多长时间(包括最后的停留时间)？ 注：电梯在向上或向下时，不会载前往相反方向的人。

这是一个经典的电梯调度问题，可以使用扫描线算法来解决。

首先，我们需要将所有请求按照楼层从小到大排序。然后，我们使用一个变量来记录电梯当前所在的楼层，一个变量来记录电梯当前的运行方向（向上或向下），以及一个队列来记录当前需要上下人的楼层。

我们从第一个请求开始，如果该请求的楼层在电梯当前楼层的上方，则电梯应该向上运行，否则应该向下运行。在电梯运行过程中，我们将所有在当前楼层需要上下人的请求加入队列中，并且将当前楼层从请求列表中删除。

如果电梯到达了队列中的某个楼层，则停下来等待一段时间。如果此时电梯需要转向，则将当前方向取反。然后，我们将队列中所有在电梯当前楼层需要上下人的请求删除，并将当前楼层加入请求列表中。

当所有请求都处理完毕时，我们需要将电梯返回到地面层，并将最后的停留时间加入总时间中。最终的总时间即为所求。

具体实现时，可以使用一个循环来模拟电梯的运行过程，直到所有请求都处理完毕。在循环中，我们先处理当前方向上的所有请求，然后判断是否需要转向。如果需要转向，则将当前方向取反，并处理另一个方向上的所有请求。如果没有请求需要处理，则将电梯返回到地面层并结束循环。

以下是一个 Python 实现的示例代码：

n, u, d, s = map(int, input().split())  # n: 总楼层数，u: 上升时间，d: 下降时间，s: 停留时间
req = list(map(int, input().split()))  # 所有请求的楼层号

cur_floor = 1  # 当前电梯所在楼层
cur_dir = 1  # 当前电梯的运行方向，1 表示向上，-1 表示向下
wait_time = s  # 当前需要等待的时间
wait_req = []  # 当前需要上下人的楼层

while req:
    # 处理当前方向上的所有请求
    i = 0
    while i < len(req) and req[i] * cur_dir > cur_floor * cur_dir:
        wait_req.append(req[i])
        i += 1
    req = req[i:]

    if not wait_req:
        # 如果当前没有需要上下人的楼层，则判断是否需要转向
        if not req:
            # 如果没有请求需要处理，则将电梯返回到地面层并结束循环
            wait_time += cur_floor * d
            break
        elif req[0] > cur_floor:
            cur_dir = 1
        else:
            cur_dir = -1

    # 运行电梯到下一个需要停靠的楼层
    next_floor = min(wait_req) if cur_dir == 1 else max(wait_req)
    travel_time = abs(next_floor - cur_floor) * (u if cur_dir == 1 else d)
    wait_time += travel_time
    cur_floor = next_floor
    wait_req = [r for r in wait_req if r != cur_floor]
    wait_time += s

print(wait_time)

注意，由于 Python 的输入输出较慢，上述代码在处理大数据时可能会超时。如果需要提高效率，可以考虑使用快速输入输出方法。